
#pacotes necessários
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(here)
library(readxl)
library(ggrepel)
library(forcats)
library(chron)
library(ggridges)
library(gganimate)
library(ggstance)


#dados
localizacao.dados <- here::here("dados","dados-confirmacoes.xls")
dados.confirmacoes <- read_excel(localizacao.dados)
glimpse(dados.confirmacoes)

# preservando a base raw
dados <- dados.confirmacoes


#Gráfico 1. Número de Processos por ano e por status das embaixadas

dados %>%
  filter(!(status %in% "NA")) %>%
  ggplot() +
  aes(x = `ano`, fill = status) +
  geom_histogram(bins = 63L) +
  labs(x = "Ano", y = "Número de processos", color = "Status")+
  scale_fill_hue() +
  theme_minimal() +
  theme_classic(base_size = 10)

#Gráfico 2. Senadores por Distribuição das relatorias

relatores <- table(dados$relator)
relatores <- as.data.frame(relatores)
ranking <- relatores %>%
  select(Var1, Freq) %>%
  filter(Freq > 10) %>% 
  arrange(desc(Freq))

glimpse(ranking)

#gráfico

ggplot(ranking) +
  aes (x = reorder (Var1, +Freq), weight = Freq) +
  geom_bar(fill = "#0c4c8a") +
  coord_flip() +
  labs(x = "", y = "Número de relatorias") +
  theme_minimal() +
  theme_classic(base_size = 10)

#Gráfico 3. Indicador de Divergência 1998 - 2019 (Não/Total)

dados$indiver <- as.numeric(dados$indiver)

#gráfico

dados %>%
  filter(!is.na(indiver)) %>%
  ggplot() +
  aes(x = ano, y = indiver, colour = presidente) +
  geom_point() +
  geom_smooth(span = 0.69) +
  scale_color_hue() +
  labs(x = "Ano", y = "Indicador de Divergência",color = "Presidente", size = "Ind.Divergência") +
  theme_minimal() +
  geom_text_repel(aes(label=ifelse(indiver>0.33,as.character(nome),'')),hjust=0,vjust=0)+
  theme_classic(base_size = 10)


#Gráfico 4. Votações dos processos 2000 - 2019 (por tempo de sessão no plenário)

dados$interval <- as.numeric(dados$interval)
dados$minutos <- dados$interval*1440

glimpse(dados)

dados %>%
  filter(ano > 2001) %>% 
  mutate(ano = as.factor(ano)) %>% 
  ggplot(aes(y = ano, x = minutos, fill = ano)) +
  geom_density_ridges(na.rm = TRUE, show.legend = FALSE) +
  labs(x = "Tempo em minutos", y = "Ano") +
  theme_classic(base_size = 10)


